Загружаем изображение…

Как коллизии превращают построение set в Python в квадратичную задачу



Привычное O(1) для set и dict предполагает, что коллизии редки. Если много ключей получают одинаковый хеш, интерпретатору приходится искать свободные ячейки и перебирать кандидатов при проверке вхождения. O(1) здесь полезная модель, а не договор с интерпретатором.

В эксперименте с подобранными целыми числами удвоение размера почти учетверяло время: построение множества из 16 000 элементов заняло 1072 мс, а из 100 000 — 45 секунд. Проверка всех элементов росла так же.

Отдельно автор измерил влияние процессорного кеша: поиск случайных строк в dict замедлялся по мере роста таблицы даже без коллизий. Это другой механизм, поэтому при неожиданной деградации стоит отдельно проверять распределение хешей и размер данных.
Просмотры: 41
Открыть в MAX Сообщить о неточности

Репосты публикации

Публикация канала

Сообщить о неточности

Опишите, что нужно исправить. Если есть источник, добавьте ссылку.

Вы покидаете datool.ru

Ссылка ведёт на внешний сайт. datool.ru не отвечает за его содержимое — проверьте адрес, прежде чем вводить пароли или платёжные данные.

Переход через 10 с

Перейти